Manon G. Guillemette, Professeure agrégée à l'Université de Sherbrooke (Photo Copyright Salon BI)
Traditionnellement, un besoin ou une exigence d’affaires est défini comme « quelque chose que le produit doit faire ou une qualité que le produit doit avoir ». Mais encore faut-il qu’il puisse ajouter de la valeur et être utile à ses utilisateurs.
En contexte d’intelligence d’affaires (ou le BI pour business intelligence), l’analyse des besoins prend un tout autre sens. Penser que la définition des besoins en intelligence d’affaires se fait de la même façon que pour les projets TI traditionnels est une méprise encore fréquente et dommageable. Tel que démontré dans le billet précédent intitulé Y a-t-il vraiment une différence entre les projets BI et les projets TI ?, l’intelligence d’affaires est beaucoup plus orientée sur les affaires que sur la technologie. Les environnements d’intelligence d’affaires sont motivés et justifiés par les occasions d’affaires et non pas par des besoins d’opérationnalisation ou d’automatisation. Dans ce contexte, il est surprenant de voir que certains analystes veulent encore aujourd’hui utiliser les mêmes méthodologies ou techniques de la même façon.
Les spécialistes BI s’accordent pour dire qu’il est bien plus difficile de recueillir les besoins en intelligence d’affaires qu’en TI parce que la nature du travail d’un décideur est plus intuitive et difficile à cerner. Les besoins sont souvent peu précis, confus, non-connus ou volatiles. Cela force les analystes d’affaires BI à concentrer leur attention sur l’identification de l’information nécessaire au gestionnaire, et sur les meilleures façons de leur présenter celle-ci. Pour y arriver, ils ont recours à des méthodologies et des techniques bien adaptées à ces besoins changeants qui évoluent souvent très rapidement.
C’est sur cette prémisse que nous avons réalisé une étude de l’efficacité des techniques de définition des besoins en contexte d’intelligence d’affaires. Ainsi, la définition des besoins se fait à l’intérieur d’un processus évolutif et itératif, qui s’appuie sur des techniques mieux adaptées à ce contexte. La découverte, l’analyse et la validation des besoins sont les trois étapes d’un processus itératif ou chaque itération sert à définir les besoins ou faire ressortir de nouveaux besoins, tout en tenant compte des niveaux organisationnels impliqués. En effet, les besoins en intelligence d’affaires se définissent à trois niveaux : stratégiques, organisationnels et applicatifs. Ainsi, au niveau stratégique, les analystes définissent la vision des hauts dirigeants et identifient les objectifs stratégiques de l’entreprise. Le niveau organisationnel permet aux différents gestionnaires d’uniformiser leur compréhension de la nature des données et d’harmoniser les besoins transversaux aux unités d’affaires. Finalement, le niveau applicatif est celui qui se rapproche le plus des besoins particuliers à chaque unité d’affaires. C’est à ce niveau que gestionnaires et experts d’affaires procéderont à la validation de la disponibilité et de la qualité des données afin de confirmer la faisabilité du projet. Il est toujours utile de rappeler que la qualité et la compréhension des données sont primordiales à la qualité de la solution.
Chaque itération du processus de définition des besoins devra être rapide. Attendre trop longtemps avant de revenir vers l’utilisateur risque de briser le rythme, sans compter que le besoin risque d’avoir changé. Chaque itération pourra nécessiter également un ensemble de techniques différentes. Chose certaine, l’utilisation d’un support visuel est primordiale en intelligence d’affaires. C'est pourquoi la technique du prototypage sera grandement utilisée et efficace lors de la validation des besoins au niveau applicatif. Aux niveaux stratégique et organisationnel des maquettes ou des exemples de tableaux de bord seront très utiles pour la compréhension et la stimulation des idées.
Certains diront qu’une technique est bonne autant en intelligence d’affaires qu’en TI. Certes, mais ce n’est pas toujours le cas! De plus, son utilité et son efficacité différeront grandement selon le contexte. Comme les dirigeants ont besoin d’information pour identifier les problèmes et identifier des opportunités, les méthodes et techniques de définition des besoins doivent être orientées vers les données (information) plutôt que sur les processus d’affaires. Certaines techniques sont nettement mieux adaptées à ceci que d’autres.
Alors que l’utilité et l’efficacité des techniques de cartographie de processus, des scénarios et cas d’utilisation et d’observation ne sont plus à vanter en contexte transactionnel, elles s'avèrent souvent inefficaces et peu utiles en intelligence d’affaires. Les techniques vraiment efficaces en BI sont celles orientées sur la modélisation de données, l’identification des indicateurs de performance (KPI), les approches orientées vers les buts (goal modeling), la définition d’une grille stratégique (strategic mapping) et le prototypage. Quant à l’observation, c’est une technique plutôt complexe à utiliser en intelligence d’affaires. Ne vous méprenez pas, observer un gestionnaire est plus facile à dire qu’à faire et n’est pas nécessairement efficace puisque c’est souvent bien trop long. D’un autre côté, les techniques de groupes telles que le remue-méninge (brainstorming), les ateliers (requirements workshops), et la conception d’application conjointe (JAD) ,où l’échange d’idées et la créativité sont préconisés, s’avèrent très efficaces pour l’analyse des besoins en intelligence d’affaires.
Encore une fois, les professionnels TI et les analystes d’affaires qui évoluent en BI se doivent de revoir leurs méthodes pour les adapter au contexte d’intelligence d’affaires. Tout comme nous, vous avez manifesté un intérêt marqué pour la définition des besoins en BI lors de notre sondage sur la formation. Ceci nous a permis au Salon BI 2011 de vous offrir une journée complète de formation sur le sujet.
Sylvie Fréchette, M.Sc., Conseillère en intelligence d’affaires, Services conseils SF, Membre du comité organisateur du Salon BI 2011
Manon G. Guillemette, Ph.D., professeure agrégée à l’Université de Sherbrooke et directrice du Pôle de recherche en intelligence stratégique et multidimensionnelle d'entreprise (PRISME).
Rejoignez sur LinkedIn le groupe animé par Manon G. Guillemette : Stratégie de l'Intelligence d'Affaires
En contexte d’intelligence d’affaires (ou le BI pour business intelligence), l’analyse des besoins prend un tout autre sens. Penser que la définition des besoins en intelligence d’affaires se fait de la même façon que pour les projets TI traditionnels est une méprise encore fréquente et dommageable. Tel que démontré dans le billet précédent intitulé Y a-t-il vraiment une différence entre les projets BI et les projets TI ?, l’intelligence d’affaires est beaucoup plus orientée sur les affaires que sur la technologie. Les environnements d’intelligence d’affaires sont motivés et justifiés par les occasions d’affaires et non pas par des besoins d’opérationnalisation ou d’automatisation. Dans ce contexte, il est surprenant de voir que certains analystes veulent encore aujourd’hui utiliser les mêmes méthodologies ou techniques de la même façon.
Les spécialistes BI s’accordent pour dire qu’il est bien plus difficile de recueillir les besoins en intelligence d’affaires qu’en TI parce que la nature du travail d’un décideur est plus intuitive et difficile à cerner. Les besoins sont souvent peu précis, confus, non-connus ou volatiles. Cela force les analystes d’affaires BI à concentrer leur attention sur l’identification de l’information nécessaire au gestionnaire, et sur les meilleures façons de leur présenter celle-ci. Pour y arriver, ils ont recours à des méthodologies et des techniques bien adaptées à ces besoins changeants qui évoluent souvent très rapidement.
C’est sur cette prémisse que nous avons réalisé une étude de l’efficacité des techniques de définition des besoins en contexte d’intelligence d’affaires. Ainsi, la définition des besoins se fait à l’intérieur d’un processus évolutif et itératif, qui s’appuie sur des techniques mieux adaptées à ce contexte. La découverte, l’analyse et la validation des besoins sont les trois étapes d’un processus itératif ou chaque itération sert à définir les besoins ou faire ressortir de nouveaux besoins, tout en tenant compte des niveaux organisationnels impliqués. En effet, les besoins en intelligence d’affaires se définissent à trois niveaux : stratégiques, organisationnels et applicatifs. Ainsi, au niveau stratégique, les analystes définissent la vision des hauts dirigeants et identifient les objectifs stratégiques de l’entreprise. Le niveau organisationnel permet aux différents gestionnaires d’uniformiser leur compréhension de la nature des données et d’harmoniser les besoins transversaux aux unités d’affaires. Finalement, le niveau applicatif est celui qui se rapproche le plus des besoins particuliers à chaque unité d’affaires. C’est à ce niveau que gestionnaires et experts d’affaires procéderont à la validation de la disponibilité et de la qualité des données afin de confirmer la faisabilité du projet. Il est toujours utile de rappeler que la qualité et la compréhension des données sont primordiales à la qualité de la solution.
Chaque itération du processus de définition des besoins devra être rapide. Attendre trop longtemps avant de revenir vers l’utilisateur risque de briser le rythme, sans compter que le besoin risque d’avoir changé. Chaque itération pourra nécessiter également un ensemble de techniques différentes. Chose certaine, l’utilisation d’un support visuel est primordiale en intelligence d’affaires. C'est pourquoi la technique du prototypage sera grandement utilisée et efficace lors de la validation des besoins au niveau applicatif. Aux niveaux stratégique et organisationnel des maquettes ou des exemples de tableaux de bord seront très utiles pour la compréhension et la stimulation des idées.
Certains diront qu’une technique est bonne autant en intelligence d’affaires qu’en TI. Certes, mais ce n’est pas toujours le cas! De plus, son utilité et son efficacité différeront grandement selon le contexte. Comme les dirigeants ont besoin d’information pour identifier les problèmes et identifier des opportunités, les méthodes et techniques de définition des besoins doivent être orientées vers les données (information) plutôt que sur les processus d’affaires. Certaines techniques sont nettement mieux adaptées à ceci que d’autres.
Alors que l’utilité et l’efficacité des techniques de cartographie de processus, des scénarios et cas d’utilisation et d’observation ne sont plus à vanter en contexte transactionnel, elles s'avèrent souvent inefficaces et peu utiles en intelligence d’affaires. Les techniques vraiment efficaces en BI sont celles orientées sur la modélisation de données, l’identification des indicateurs de performance (KPI), les approches orientées vers les buts (goal modeling), la définition d’une grille stratégique (strategic mapping) et le prototypage. Quant à l’observation, c’est une technique plutôt complexe à utiliser en intelligence d’affaires. Ne vous méprenez pas, observer un gestionnaire est plus facile à dire qu’à faire et n’est pas nécessairement efficace puisque c’est souvent bien trop long. D’un autre côté, les techniques de groupes telles que le remue-méninge (brainstorming), les ateliers (requirements workshops), et la conception d’application conjointe (JAD) ,où l’échange d’idées et la créativité sont préconisés, s’avèrent très efficaces pour l’analyse des besoins en intelligence d’affaires.
Encore une fois, les professionnels TI et les analystes d’affaires qui évoluent en BI se doivent de revoir leurs méthodes pour les adapter au contexte d’intelligence d’affaires. Tout comme nous, vous avez manifesté un intérêt marqué pour la définition des besoins en BI lors de notre sondage sur la formation. Ceci nous a permis au Salon BI 2011 de vous offrir une journée complète de formation sur le sujet.
Sylvie Fréchette, M.Sc., Conseillère en intelligence d’affaires, Services conseils SF, Membre du comité organisateur du Salon BI 2011
Manon G. Guillemette, Ph.D., professeure agrégée à l’Université de Sherbrooke et directrice du Pôle de recherche en intelligence stratégique et multidimensionnelle d'entreprise (PRISME).
Rejoignez sur LinkedIn le groupe animé par Manon G. Guillemette : Stratégie de l'Intelligence d'Affaires
